梯度下降法是一种通过迭代调整参数来最小化目标函数（通常是损失函数）的优化算法。它的核心思想是：通过计算损失函数相对于参数的梯度（即偏导数），然后沿着梯度的反方向调整参数，直到找到最小的损失值。1.1 梯度下降法的基本步骤 梯度下降法的更新公式如下：θ := θ − η ⋅ ∇ θ J (θ
现在的SGD一般都指mini-batch gradient descent。 SGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度,然后对参数进行更新,是最常见的优化方法了。即: SGD完全依赖于当前batch的梯度,所以可理解为允许当前batch的梯度多大程度影响参数更新 缺点:(正因为有这些缺点才让这么多大神发展出了后续的各种算法) 选择合适的learning rate比较...
这方法就是Nesterov Momentum,其在凸优化中有较强的理论保证收敛。并且,在实践中Nesterov Momentum也比单纯的 Momentum 的效果好: 其核心思想是:注意到 momentum 方法,如果只看 γ * v 项,那么当前的 θ经过 momentum 的作用会变成 θ+γ * v。因此可以把 θ+γ * v这个位置看做是当前优化的一个”展望”位...
例如，带动量的SGD、Adagrad、RMSProp等都是这样的变体，它们被称为优化方法或 优化器。其中，动量概念的应用尤为广泛，它能 有效解决SGD面临的两个主要问题：收敛速度慢和可能陷入局部极小值。为了更直观地理解这一概念，可以想象优化过程为一个小球在损失函数曲线上滚动。若小球拥有足够的动量，它便能顺利越过...
SGD是深度学习中最常见的优化方法之一,虽然是最常使用的优化方法,但是却有不少常见的问题。 learning rate不易确定,如果选择过小的话,收敛速度会很慢,如果太大,loss function就会在极小值处不停的震荡甚至偏离。每个参数的learning rate都是相同的,如果数据是稀疏的,则希望出现频率低的特征进行大一点的更新。深度神...
1. SGD的不足: ①呈“之”字型,迂回前进,损失函数值在一些维度的改变得快(更新速度快),在一些维度改变得慢(速度慢)- 在高维空间更加普遍 ②容易陷入局部极小值和鞍点: 局部最小值: 鞍点: ③对于凸优化而言,SGD不会收敛,只会在最优点附近跳来跳去 - 可以通过使用不固定的learning rate来解决 ...
是参数的增量,而各种优化算法的主要区别在于对 的计算不同,本文总结了下面十个优化算法的公式,以及简单的Python实现: SGD Momentum Nesterov Momentum AdaGrad RMSProp AdaDelta Adam AdaMax Nadam NadaMax SGD 虽然有凑数的嫌疑,不过还是把SGD也顺带说一下,就算做一个符号说明了。常规的随机梯度下降公式如下: ...
参考google大神的博客 An overview of gradient descent optimization algorithms 参考: 优化方法总结:SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam - Joe的博客 - CSDN博客 blog.csdn.net/u010089444/article/details/76725843 发布于 2018-12-15 20:35 深度学习(Deep Learning) ...
主流的观点认为：Adam等⾃适应学习率算法对于稀疏数据具有优势，且收敛速度很快；但精调参数的SGD（+Momentum）往往能够取得更好的最终结果。优化算法的常⽤tricks 最后，分享⼀些在优化算法的选择和使⽤⽅⾯的⼀些tricks。1. ⾸先，各⼤算法孰优孰劣并⽆定论。如果是刚⼊门，优先考虑SGD+Nesterov...